东京都市圈郊区圈层轨道交通供需特征分析及其对上海的启示

上海开始了新一轮城市总体规划,而市郊轨道交通网络规划对城市总体规划影响很大。为了给上海都市圈市郊轨道交通网规划提供启发,选择了与上海有可比性的东京都市圈作为研究对象,较深入地剖析了东京都市圈市郊轨道交通的供需特征;分圈层比较了东京都市圈与上海都市圈的相关统计数据,得到了东京都市圈郊区圈层的4类轨道交通的长度及放射线、周向线的供给分布特征和郊区圈层的径向、周向及过境出行需求特征,以及供需二者之间的关系特征。在此基础上得到启示,对上海都市圈市郊轨道交通网规划提出了建议。     

基于建筑信息模型技术的换乘站行人设施布局方案快速生成方法

介绍了基于BIM(建筑信息模型)技术的城市轨道交通换乘站行人设施布局方案快速生成方法的技术流程;详细阐述了该方法 4个模块(初始准备、初始方案生成、方案修改和行人设施空间)数据文件更新的内容及实现方式,其关键是基于BIM技术,利用坐标和角度这2个主要方位参数,完成行人设施布局方案的快速生成。通过具体实例验证了该方法的有效性。采用这种行人设施布局方案快速生成方法,不仅能提高方案生成的质量,而且还能大大减轻工作人员的工作量。     

基于深度学习的高速磁浮轨道不平顺预估

轨道不平顺是列车振动的主要激扰源,对行车的安全性和乘客舒适性造成直接影响。以实测的轨道不平顺为基础,结合高速磁浮TR08型车辆结构特点以及深度神经网络的基本原理,利用TensorFlow构建神经网络表征轨道不平顺与车辆振动加速度的关系。提出了一种通过测量振动加速度进而构建神经网络实现对不平顺检测的方案。研究结果表明,深度神经网络预测的轨道不平顺值与真实值相对精度超过99%,且能够同时对高低和水平不平顺进行测量,为轨道不平顺测量新方法提供了理论基础。